How Tanzanian Universities Can Respond to Increasing Market Demands of Specialized Forms of English Language Learning and Communication Skills
Notice bibliographique
Résumé
English language and communications skills have undergo tremendous changes in the recent years globally.Increasingly, people realise that they need English language and communication skills not only in employment butalso in full participation in social and political discourses, and Information and Communication Technology. Studieshave shown that while learners have the motivation and innate ability to learn English, there is lack of requisiteopportunities to learn and practice the language. This is because many English language learning proficiencyprogrammes especially in Tanzania are unstructured and not tailored to learners’ particular interests; this is inaddition to using methodologies that emphasize on teaching about language instead of teaching language use. Thecurrent study therefore sought to explore the roles in which universities in Tanzania could play to address the risingmarket demand of English language proficiency programmes with the aim of providing outreach services andgenerate revenue. Face to face interviews, telephone conversations, focus group discussion, questionnaires, anddocumentary review were carried out during data collection. The findings show that the demand for Englishlanguage proficiency programmes in Tanzania is strong. Similarly, the assessment of motivation and expectationindicates that availability of professional teachers and practical sessions, fair fee structure, and learners’ passion forlearning the language were key drivers behind attending the programme. This implies that English languageproficiency is a potential niche market which Tanzanian universities could exploit to meet the rising languagedemands and at the same time generate the much required income.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».